Em um observatório centenário no Arizona, um astrofísico enfrenta um problema que desafia supercomputadores há décadas: simular o plasma que gira em volta de buracos negros. Para isso, Chi-kwan Chan, da Universidade do Arizona, recorreu ao Codex, a ferramenta de programação por IA da OpenAI.

Chan integra o EHT (Event Horizon Telescope), consórcio que reúne telescópios pelo mundo, universidades, centros de pesquisa e centenas de cientistas. O grupo produziu as duas primeiras imagens de buracos negros da história: o M87, no centro de uma galáxia a 55 milhões de anos-luz da Terra, e o Sagitário A, no coração da nossa Via Láctea.

Buracos negros funcionam como laboratórios naturais para testar a teoria da relatividade geral, de Albert Einstein. Segundo esse modelo, a gravidade não é uma força que atrai objetos, mas o resultado da deformação do espaço-tempo causada por massa e energia.

Recomendamos para você

Para corroborar essa teoria, o EHT trabalha agora para produzir o primeiro vídeo de um buraco negro supermassivo, com foco no objeto no centro da galáxia Messier 87. Só que transformar essas observações em conhecimento científico demanda modelar plasma, gravidade, relatividade e partículas individuais ao mesmo tempo.

O obstáculo está no plasma — a matéria superaquecida formada por elétrons e íons eletricamente carregados que envolve o buraco negro. O comportamento desse gás ionizado ainda é difícil de reproduzir com precisão, mesmo para os supercomputadores mais avançados.

Por que o plasma dos buracos negros é tão difícil de simular?

Como a gravidade de um buraco negro deforma o próprio espaço-tempo, ela cria um caminho sem saída do qual nem a luz consegue escapar. Por isso, os cientistas conseguem apenas explorar a região ao redor: o chamado horizonte de eventos, a fronteira onde o material em órbita ainda emite luz observável.

A equipe de Chan ajudou a desenvolver as ferramentas de simulação usadas para interpretar as observações de 2019, que mostravam a sombra de um buraco negro envolta em plasma, perto do horizonte de eventos. O grande desafio, porém, está em modelar o movimento de elétrons e íons nesse ambiente extremo.

Embora cientistas tratem o plasma como um fluido denso, no qual há colisões frequentes, perto dos buracos negros supermassivos estudados por Chan, essa matéria se aquece tanto que se rarefaz. Com isso, as partículas deixam de colidir entre si e passam a seguir órbitas helicoidais ao longo das linhas de campo magnético.

Reproduzir o comportamento de trilhões de elétrons e íons em movimento de espiral, calculando cada pequena volta separadamente, demanda que os supercomputadores usem intervalos de tempo minúsculos, consumindo a maior parte da capacidade de processamento disponível.

Como o Codex ajuda a viabilizar essas simulações?

Chan intuía ser possível representar o comportamento coletivo das partículas sem precisar calcular cada órbita/espiral uma a uma. Por isso, pediu ao Codex para criar novos algoritmos (hipóteses), rodar simulações e compará-las com os modelos amplamente aceitos pela comunidade científica como referência confiável.

A ferramenta da OpenAI gerou diversas variações de algoritmos, mas nem todas se mostraram corretas. Segundo Chan, isso não representa um problema: para ele, o objetivo é testar cada hipótese e descartar as que não resistem à verificação matemática.

Pesquisador experiente, o astrofísico reconhece em um release da OpenAI: “A maioria das ideias científicas falha. O que importa é que esses algoritmos sejam testáveis. Uma vez encontrado um que funcione, ele pode potencialmente viabilizar simulações que antes eram impossíveis“.

Se essas abordagens testadas com o Codex forem validadas, elas poderiam abrir caminho para simulações em escala muito maior — potencialmente envolvendo trilhões de partículas — e ajudar a superar esse gargalo computacional que, segundo Chan, persiste há décadas.



Fonte: https://www.cnnbrasil.com.br/tecnologia/codex-da-openai-testa-novos-algoritmos-para-simular-buracos-negros/